This paper proposes an optimal design scheme to reduce the noise of the engine cooling fan by adapting Kriging with two meta-heuristic techniques. An engineering model has been developed for the prediction of the noise spectrum of the engine cooling fan. The noise of the fan is expressed as the discrete frequency noise peaks at the BPF and its harmonics and line spectrum at the broad band by noise generation mechanisms. The object of this paper is to find the optimal design for noise reduction of the engine cooling fan. We firstly show a comparison of the measured and calculated noise spectra of the fan for the validation of the noise prediction program. Orthogonal array is applied as design of experiments because it is suitable for Kriging. With these simulated data, we can estimate a correlation parameter of Kriging by solving the nonlinear problem with genetic algorithm and find an optimal level for the noise reduction of the cooling fan by optimizing Kriging estimates with simulated annealing. We notice that this optimal design scheme gives noticeable results. Therefore, an optimal design for the cooling fan is proposed by reducing the noise of its system.
This paper proposes an optimal design scheme to reduce the noise of the engine cooling fan by adapting Kriging with two meta-heuristic techniques. An engineering model has been developed for the prediction of the noise spectrum of the engine cooling fan. The noise of the fan is expressed as the discrete frequency noise peaks at the BPF and its harmonics and line spectrum at the broad band by noise generation mechanisms. The object of this paper is to find the Optimal Design for Noise Reduction of the Engine Cooling Fan. We firstly show a comparison of the measured and calculated noise spectra of the fan for the validation of the noise prediction program. Orthogonal array is applied as design of experiments because it is suitable for Kriging. With these simulated data, we can estimate a correlation parameter of Kriging by solving the nonlinear problem with genetic algorithm and find an optimal level for the noise reduction of the cooling fan by optimizing Kriging estimates with simulated annealing. We notice that this optimal design scheme gives noticeable results. Therefore, an optimal design for the cooling fan is proposed by reducing the noise of its system.
This paper is to propose an algorithm to reduce the calculation time to perform the 2-dimensional Discrete Wavelet Transform(2DWT). We call this algorithm as Reduced 2-dimensional Discrete Wavelet Transformation(R2DWT). This algorithm uses a modified Mallat-tree such that in each level, the column transform is performed only with the low-pass filtered row transform result. The resulting number of sub-band regions is 2L+1, meanwhile the original(2DWT) has 3L+1 sub-regions, where L is the transform level. To show the proposed algorithm is useful without much loss in SNR(Signal-to-Noise Ratio), we performed experiments with various images. The results showed that above 5:1 in compression ratio, the proposed algorithm has less than 0.SdB difference in SNR from 2DWT with about 25% reduction in calculation time.
In this paper, a new approach for systolic array realizing the discrete cosine transform (DCT) based on discrete Fourier transform (DFT) of an input sequence is presented. The proposed array is based on a simple modified DFT(MDFT) version of the Goertzel algorithm combined with Kung's approach and is proved perfectly. This array requires N cells, one multiplier and takes N clock cycles to produce a complete N-point DCT and also is able to process a continuous stream of data sequences. We have analyzed the output signal-to-noise ratio(SNR) and designed the circuit level layout of one-PE chip. The array coefficients are static adn thus stored-product ROM's can be used in place of multipliers to limit cost as eliminate errors due to coefficients quantization.
웨이브렛 변환 데이터는 신호의 상세 정보를 포함하고 있으므로 주파수 대역별로 필터링할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 중요한 두 가지 잡음을 웨이브렛을 사용하여 제거하였다. AWGN 환경에 대해서 hard-threshold를 적용한 UDWT(undecimated discrete wavelet transform)를 사용하였으며, 임펄스 잡음환경에 대해서는 임계치에 의한 잡음 제거와 웨이브렛에 의한 신호의 slope를 이용하여, 잡음 제거 효과를 최대로 함과 동시에 원신호의 edge를 인식하도록 하였다. 이러한 잡음 제거 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 테스트 신호로서 Blocks와 DTMF(dual tone multi frequency)를 사용하였다.
This paper deals with the optimal filtering problem constrained to input noise signal corrupting the measurement output for linear discrete-time systems. The transfer matrix H$_2$and/or H$_{\infty}$ norms are used as criteria in an estimation error sense. In this paper, the mixed $H_2/H_{\infty}$ filtering Problem in lineal discrete-time systems is solved using the LMI approach, yielding a compromise between the H$_2$and H$_{\infty}$ filter designs. This filter design problems we formulated in a convex optimization framework using linear matrix inequalities. A numerical example is presented.
A method based on derivatives of eigen-parameters is presented for damage detection in discrete systems with dampers. The damage is simulated by decrease on the stiffness coefficient and increase of the damping coefficient. In the forward analysis, the derivatives of eigen-parameters are derived for the discrete system. In the inverse analysis, a derivative of eigen-parameters based model updating approach is used to identify damages in frequency domain. Two numerical examples are investigated to illustrate efficiency and accuracy of the proposed method. Studies in this paper indicate that the proposed method is efficient and robust for both single and multiple damages and is insensitive to measurement noise. And satisfactory identified results can be obtained from few numbers of iterations.
Spectral analysis is an important signal processing tool for time series data. The transformation of a time series into the frequency domain is the basis for a significant number of processing algorithms and interpretive methods. Recently developed transforms based on the new mathematical field of wavelet analysis bypass the resolution limitation and offer superior spectral decomposition. The discrete wavelet transform of Sonar data provides spectral localization of noises, hence noises can be filtered out successfully.
광자기 디스크 드라이브의 광학계로부터 검출 신호와 잡음을 시뮬레이션하는 방법을 연구하였다. 기록된 표식과 입사되는 레이저 빔 형태를 간단한 모델을 사용하여 기술하고 각각을 이산화시켜 재생 신호의 크기와 파형을 시륨레이션 하였다. 이렇게 시뮬레이션된 재생 신호에 Gaussian 램덤 잡음을 부가하고 일차원 이산 FFT(Fast Fourier Transform) 알고리즘을 수행하여 신호와 잡음 스펙트럼을 추정하였다. 또한 이로부터 CNR(Carrier to Noise Ratio) 값을 구하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권8호
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pp.1309-1314
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2008
Seismic data is often contaminated with high-energy, spatially aliased noise, which has proven impractical to attenuate using Fourier techniques. Wavelet filtering, however, has proven capable of attacking several types of localized noise simultaneously regardless of their frequencies. In this study a 2-D stationary wavelet transform is used to decompose seismic data into its wavelet components. A threshold is applied to these coefficients to attenuate high amplitude noise, followed by an inverse transform to reconstruct the seismic trace. The stationary wavelet transform minimizes the phase-shift errors induced by thresholding that occur when the conventional discrete wavelet transform is used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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